Peri‐Implant Health and Perfusion Parameters in Patients After Microvascular Jaw Reconstruction: A Clinical Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The aim of this study was to evaluate perfusion parameters and clinical features of healthy implants and implants affected by peri-implant disease in patients who had undergone microvascular jaw reconstruction. METHODS: A total of 25 patients with 92 implants placed in microvascular transplants were included. Of these, 68 implants showed healthy peri-implant tissue, 12 were affected by peri-implant mucositis, and 12 were diagnosed with peri-implantitis. Peri-implant perfusion was measured mesially and distally at the implant shoulder using laser Doppler flowmetry and tissue spectrophotometry (LDF-TS), followed by a clinical evaluation, including measurement of probing depths, bleeding on probing (BOP), plaque index, biotype, type of implant, the restoration and the presence of keratinized tissue. Perfusion parameters were compared between the healthy implants and the implants with peri-implant disease based on the conventional BOP-based diagnosis of peri-implantitis, and the associations between the perfusion values and clinical measurements were analyzed. Optimal cut-off values for predicting peri-implantitis were calculated with receiver operating characteristics. RESULTS: The mean relative amount of hemoglobin and mean blood flow were significantly different between healthy implants and implants with peri-implant mucositis and peri-implantitis (p = 0.003 and p = 0.002, respectively). However, there are interindividual differences that appear to influence blood flow values as well. When a linear mixed regression model was applied, including the patient as a random variable, the difference in blood flow was no longer statistically significant (p = 0.400). Still, the optimal cut-off value of mean blood flow for predicting peri-implantitis was determined to be > 46.5 AU (AUC = 0.788; p < 0.001; CI = 0.695-0.881; sensitivity = 1.00, specificity = 0.60). CONCLUSION: Implants in microvascular flaps are particularly vulnerable to peri-implant disease. Risk factors are the lack of keratinized peri-implant tissue, fixed restorations, bone-level implants, and high plaque levels. As a noninvasive and objective method, LDF-TS can contribute to risk assessment by evaluating perfusion parameters and help detect the early onset of peri-implant disease.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».